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CONTEXTE DE LA MISSION Au sein d'une direction Data, IA et Innovation d'un grand acteur du secteur de l'assurance, la direction SMART IA porte une initiative de transformation visant à industrialiser l'usage de l'intelligence artificielle sur les processus métiers. L'enjeu central est l'exploitation des corpus documentaires assurance via des agents IA spécialisés, déployés sur la solution interne SMART Chat (basée sur la solution open source Onyx). Le consultant interviendra sur trois axes : automatisation de la production documentaire, déploiement d'agents IA métiers, et mise en œuvre de la gouvernance associée (évaluation et partage des agents). Il collaborera étroitement avec les équipes métiers assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité), les équipes data/IA et les équipes produit. La base est Le Mans, avec interactions régulières avec Paris et Niort. RÔLE ET RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Traduire les besoins en architecture d'agents IA (analyse documentaire, RAG, génération de documents normalisés) Animer des ateliers de recueil et cadrage des besoins avec les métiers assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité) Analyser les processus documentaires existants et identifier les cas d'usage à valeur Configurer et paramétrer les agents dans la plateforme Onyx (prompts, workflows, règles métier, connexion GED) Tester, ajuster et optimiser les performances des agents déployés Structurer des bibliothèques de prompts et templates ; garantir traçabilité et reproductibilité des résultats Valider les cas d'usage avec les utilisateurs et adapter les agents selon les retours terrain Contribuer à la gouvernance SMART IA : principes d'évaluation, de partage des agents et diffusion des bonnes pratiques LIVRABLES ATTENDUS Cartographie et priorisation des cas d'usage documentaires assurance Architecture des agents IA et stratégies de prompting associées Agents configurés et opérationnels dans la plateforme Onyx (SMART Chat) Bibliothèque de prompts et templates industrialisables Documentation des solutions mises en place Guide des bonnes pratiques d'usage de l'IA agentique sur la plateforme

Nous recherchons un Senior AI Engineer pour rejoindre une équipe d'ingénieurs spécialisés dans le développement et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle en production. Vous interviendrez sur des projets variés dans des secteurs tels que la santé, la finance, l'industrie, l'énergie ou encore les plateformes numériques. L'environnement est particulièrement adapté aux profils recherchant de la diversité technique : plusieurs projets en parallèle, forte autonomie et contact direct avec les clients. Missions Concevoir et développer des solutions IA de bout en bout Participer aux phases de cadrage et d'analyse des besoins Concevoir et implémenter des systèmes RAG, agents IA et applications basées sur les LLM Développer des applications Python robustes et maintenables Déployer les solutions en environnement Cloud Concevoir les architectures techniques et les pipelines de déploiement Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques d'ingénierie Collaborer directement avec les clients et les équipes métier Participer ponctuellement à des workshops techniques et hackathons chez les clients Environnement techniqueIA & Data Python LLMs OpenAI Anthropic LangChain LlamaIndex RAG PyTorch TensorFlow Cloud & DevOps AWS GCP Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Data Pandas Polars Vector Databases

La mission porte sur la conception et le déploiement de POC autour des agents autonomes et des LLM appliqués aux données d'infrastructure IT (logs, CMDB, monitoring). L'objectif est de fournir des aides intelligentes à la production : supervision, automatisation et résolution proactive d'incidents, dans une logique d'industrialisation à terme. Vos missions : Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes / Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD) Automatiser la collecte, le pré-traitement et l'exploitation des datasets d'infrastructure pour alimenter des agents basés sur LLM Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA, en lien avec les data scientists et ingénieurs IA (LangChain, LangGraph, AutoGen ou équivalents) Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation infra, l'orchestration et le monitoring Garantir la sécurité des développements et déploiements en environnement réglementé : DevSecOps, SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD Produire la documentation technique des POC et les spécifications d'industrialisation Assurer une veille sur les architectures agentiques, les LLM et l'automatisation d'infrastructure

Contexte : Dans le cadre de la transformation des outils de Data Visualisation et d'Analytics vers des solutions d'IA Générative, le client recherche un Ingénieur IA Générative & IA Agentique. La mission consiste à concevoir, développer et industrialiser des agents intelligents basés sur des LLM, afin d'automatiser des processus métiers, d'orchestrer les interactions entre applications et de faciliter l'accès aux données de l'entreprise dans un environnement bancaire. Missions principales : · Concevoir et développer des solutions d'IA générative et d'IA agentique. · Développer des agents intelligents basés sur des LLM. · Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation). · Déployer et intégrer des serveurs MCP (Model Context Protocol). · Connecter les agents IA aux outils métiers et aux actifs Data de l'entreprise. · Développer des intégrations via API REST, OpenAPI et Webhooks. · Industrialiser les solutions IA en environnement AWS. · Mettre en œuvre les mécanismes de Function Calling et Tool Calling. · Exploiter les bases vectorielles pour la recherche sémantique. · Participer au suivi des performances, de l'observabilité et des coûts des LLM. · Collaborer avec les équipes Data, Analytics et métiers. · Participer aux bonnes pratiques de développement et au versioning.

Présentation du contexteL'Analytics Factory conçoit et développe des services analytiques avancés pour fournir aux équipes métier des données et des analyses fiables. L'objectif est de soutenir la transformation analytique et d'appuyer la prise de décision stratégique dans tous les domaines de l'entreprise. Dans le cadre de la digitalisation du processus promotionnel PGC via un portail amont collaboratif intégrant directement les fournisseurs, nous recherchons un(e) Data Scientist Python Senior pour concevoir et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de pointe. 🚀 Missions et Périmètre Fonctionnel (IA)Le projet s'articule autour du déploiement de 3 agents intelligents (IA Agentique) : Agent Négo : Automatisation des demandes, simulations d'impact (CA / marge) et formulation de contre-propositions. Agent Pilotage : Ajustement dynamique des catalogues sous contraintes et système d'alertes en temps réel. Agent Admin : Génération automatisée des Appels d'Offres (AO) et des mandats. Intégration & Écosystème : Connexion et intégration obligatoires des modèles au sein de l'écosystème Data interne. 🗺️ Roadmap du projetS1 2027 : Déploiement du socle collaboratif de base. S2 2027 : Déploiement complet et mise en production des agents IA. Conditions de la missionDate de démarrage : ASAP Date de fin prévisionnelle : 02/07/2029 (Mission longue visibilité) Localisation : Massy (Essonne) Rythme de travail : Hybride (2 jours par semaine sur site obligatoires) Tarif Journalier Maximum (Prix d'achat max) : 510 € / jour

Notre client dans le secteur Luxe recherche un/une AI Engineer x2 H/F Description de la mission : Le client est un acteur majeur du secteur Luxe & Cosmétique. Field IQ est la plateforme stratégique dédiée à l'exécution opérationnelle et à l'intelligence terrain. Afin de rendre cette plateforme toujours plus intelligente et autonome, nous développons une nouvelle génération de capacités d'intelligence artificielle reposant sur les Large Language Models (LLM) et des architectures d'IA agentique (Agentic AI). Ce poste est au cœur de la transformation de la prise de décision opérationnelle grâce à des systèmes autonomes pilotés par l'IA. Mission principaleEn tant qu'Ingénieur en IA Agentique, vous concevez, développez et optimisez des systèmes d'agents intelligents capables de planifier, raisonner, interagir avec les systèmes d'entreprise et exécuter de manière autonome des processus métiers complexes. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Solution Architects, Data Engineers et Product Teams afin de construire des agents IA qui améliorent la productivité et automatisent les processus métiers de la plateforme Field IQ. Principales responsabilitésConception de systèmes agentiquesConcevoir et développer des architectures autonomes et multi-agents capables de : planifier des actions, raisonner, gérer la mémoire, orchestrer des tâches complexes. Développement LLM & RAGIntégrer des modèles de fondation (OpenAI, Anthropic, Gemini ainsi que des modèles open source) aux données de Field IQ via des pipelines avancés de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Développement d'outils et d'actionsConcevoir des outils, connecteurs et intégrations API permettant aux agents IA d'interagir de manière sécurisée avec les systèmes d'entreprise, les bases de données et les services externes. Évaluation et optimisation des agentsMettre en place des frameworks d'évaluation afin de mesurer : la précision, la latence, les coûts, la sécurité, la fiabilité. Réduire les hallucinations des modèles et améliorer en continu les performances des agents. Ingénierie de la plateforme IADévelopper des composants réutilisables pour les agents : prompts, stratégies de mémoire, patterns d'orchestration, afin d'accélérer le développement des applications IA sur la plateforme. Veille technologiqueAssurer une veille permanente sur les avancées des LLM, des modèles de raisonnement, de l'IA agentique et des meilleures pratiques en ingénierie de l'IA. Profil recherchéFormationMaster ou Doctorat en Intelligence Artificielle, Machine Learning, Informatique, Data Science ou domaine équivalent. ExpérienceMinimum 2 ans d'expérience pratique dans le développement d'applications basées sur les LLM et de solutions d'IA agentique. Compétences techniquesExcellente maîtrise de Python. Expérience avec des frameworks de développement d'agents tels que : LangGraph, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen. Solide compréhension : des LLM, des architectures Transformer, du Prompt Engineering avancé, des sorties structurées (Structured Outputs), des mécanismes de Function Calling / Tool Calling. Expérience dans la conception et l'implémentation de pipelines RAG. Maîtrise des bases de données vectorielles telles que : Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Vertex AI Vector Search. Expérience de l'intégration d'applications IA avec : des API REST, des systèmes d'entreprise, des services Cloud. Une bonne connaissance de Google Cloud Platform (GCP) est fortement appréciée, notamment : Vertex AI, Cloud Run, BigQuery, Cloud Storage, IAM. Solides compétences en développement logiciel : développement d'API, tests, Git, CI/CD, développement d'applications prêtes pour la production. Qualités personnellesForte appétence pour l'innovation et les technologies d'IA émergentes. Excellent esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à vulgariser des concepts complexes d'intelligence artificielle auprès d'interlocuteurs techniques et métiers. Esprit proactif avec un fort sens des responsabilités et de l'autonomie. Esprit d'équipe, curiosité, apprentissage continu et orientation vers la création de valeur pour le métier. Compétences / Qualités indispensables : Python, LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini, modèles open source), LangGraph / LangChain / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen, RAG (Retrieval-Augmented Generation), Bases de données vectorielles (Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Vertex AI Vector Search), Prompt Engineering avancé (Function Calling, Structured Outputs), Développement d'API REST et intégration de systèmes, Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Cloud Storage), Anglais Compétences / Qualités qui seraient un + : Connaissance du groupe / du retail Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Dans le cadre de sa stratégie de transformation autour de l'IA générative et agentique, notre client recherche un Développeur Full Stack IA afin de concevoir et industrialiser de nouvelles solutions intégrées aux outils métiers. Vous intégrerez une équipe de 6 personnes composée de : 3 MLOps Engineers 1 DevOps Engineer 1 Platform Owner 1 Engineering Leader Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métiers (relation client, support après-vente…), les Data Scientists et les ML Engineers. Missions : Concevoir, développer et mettre en production des applications et POC basés sur l'IA générative et agentique, depuis l'intégration des LLM jusqu'au déploiement des solutions. Responsabilités principales : Développer des applications Full Stack autour de l'IA générative et agentique Intégrer des modèles LLM via une gateway dédiée Concevoir et développer des API REST, BFF et interfaces Front-End Participer à l'industrialisation des solutions IA et au passage des POC en production Contribuer aux briques transverses de la plateforme IA (registre de prompts, composants réutilisables, outils d'évaluation des LLM) Participer aux ateliers de cadrage avec les équipes métiers ainsi qu'aux cérémonies Agile (daily, refinements, COPIL…) Produire et maintenir la documentation technique (ADR, spécifications, guides d'intégration) Améliorer en continu la qualité du code, les tests, la sécurité des LLM (prompt injection, garde-fous) ainsi que l'optimisation des coûts (FinOps IA) Présence sur site obligatoire les lundis, mardis et jeudis.

ContexteEntreprise du secteur bancaire, développement d'un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale. Projet impliquant une équipe technique spécialisée en IA, connectivité SharePoint et qualité logicielle. MissionsConcevoir et développer un chatbot IA centralisé intégrant SharePoint comme source de données principale Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Développement Python / Go / IA Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) Tests de non-régression sur les réponses IA : Golden datasets et évaluation automatique des réponses Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) A/B testing des prompts et des versions de modèles Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents Tests de sécurité : Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling Observabilité de la qualité via Langfuse : Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) Alerting sur dégradation de qualité Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) Gestion multi-langues (FR/EN) Stack techniqueLangages : Python 3.11+, Go IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL API : FastAPI, Pydantic Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 CI/CD : GitLab CI, Tekton Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift

Notre client accélère le déploiement de l'IA générative (Claude, Microsoft Copilot, LLM internes, agents IA, MCP). La DSI Cybersécurité recherche un expert pour accompagner la sécurisation de ces nouveaux usages et définir les bonnes pratiques. Missions principales : -Accompagner les projets IA générative sur les aspects cybersécurité. -Analyser les risques liés aux LLM, aux agents IA, aux architectures MCP et aux API. -Définir les recommandations de sécurité (prompt security, proxy, garde-fous, IAM agentique...). -Participer à la conception d'architectures sécurisées. -Réaliser une veille technologique et réglementaire sur l'IA générative. -Produire des analyses de risques, notes de cadrage, dossiers d'architecture et supports de décision. -Participer aux ateliers, COPIL et instances de gouvernance. -Accompagner les équipes dans la mise en oeuvre des solutions IA.

Dans le cadre de la stratégie de transformation des métiers de notre client, visant à optimiser les processus opérationnels et à accélérer le développement de nouveaux produits fondés sur l'IA agentique, intégrés de manière aux outils métiers afin d'améliorer la performance, l'automatisation et l'expérience utilisateur. Votre mission principale consistera à concevoir, développer et industrialiser des applications et POC d'IA générative et agentique embarqués dans les outils métier : de l'intégration des LLM (via notre gateway) jusqu'à la mise en production (front, back / BFF, exposition, déploiement). À ce titre, vous serez notamment amené(e) à : • La contribution à l'outillage et aux briques transverses de la plateforme IA (évaluation des sorties LLM, registre de prompts, composants réutilisables) • La participation aux ateliers de cadrage avec les métiers et aux instances projet (refinements, COPIL, points de suivi) • La production et la mise à jour de la documentation technique (ADR, specs, guides d'intégration) • L'amélioration continue : qualité du code, tests, sécurité LLM (garde-fous, prompt injection), optimisation des coûts (FinOps IA) Ces activités constituent le cœur de la prestation et supposent une capacité à être rapidement opérationnel(le). ➕ La participation aux ateliers de cadrage avec les métiers et aux instances projet (refinements, COPIL, points de suivi) ➕La production et la mise à jour de la documentation technique (ADR, specs, guides d'intégration) Ces activités pourront être réalisées de manière ponctuelle selon les besoins du projet.

ContexteL'équipe de sécurité opérationnelle PSIRT (Production Security Incident Response Team) EMEA est en charge des missions suivantes pour l'ensemble des infrastructures de production d'une grande institution financière Wholesale EMEA : Intégration, évolution et maintien en condition opérationnelle des architectures de collecte des logs et de détection d'incident de sécurité (SIEM/SOC Orchestrator) Mise en place et évolution permanente des use cases / règles de corrélation Analyse et réponse aux incidents de sécurité Threat Hunting Investigation / Forensics Intégration, évolution et maintien en conditions opérationnelles du Global Security Dashboard MissionsCréation, test, mise en production et maintien des règles de détection d'incident de sécurité Création et mise en place des tests de monitoring des use cases de détection en Powershell Threat Hunting, analyse signaux faibles sur BigData (ELK) et développement de use cases SIEM (Pentaho/Python/Java) Interactions régulières avec l'équipe PSIRT Automation pour la mise en place d'une solution « CSIRT Analysis Assistant » via l'intégration de modèles de LLM Étude des solutions innovantes en lien avec l'IA dans le cadre de l'amélioration des capacités de détection ou de qualification des alertes, réalisation des « proof of concept » et implémentation Mise en place de scripts (ansible, sql, python, java, powershell, sql) pour récupération des informations ou déploiement des composants sur le parc de serveurs et workstations Outils & EnvironnementConnaissances sécurité concernant l'infrastructure réseau, les environnements UNIX et Windows, les bases de données, les outils de déploiement de package, les outils de sécurité (contrôle de ports USB, chiffrement de disques durs) Écriture de scripts en shell, python, Java, powershell, ansible, SQL Connaissance du fonctionnement des LLMs, prompt engineering

Objectif de la missionDévelopper et optimiser les capacités d'hébergement des ressources IA du groupe en assurant la disponibilité, la performance et l'industrialisation des infrastructures cloud et des plateformes de déploiement de modèles IA. Principales responsabilitésConcevoir et développer les composants logiciels et infrastructures nécessaires aux plateformes IA. Automatiser le provisioning et le déploiement des infrastructures via Terraform. Administrer et optimiser les environnements Kubernetes (GKE). Développer et sécuriser des API REST en Python (FastAPI). Industrialiser les pipelines CI/CD avec GitHub Actions. Concevoir et optimiser les infrastructures GPU destinées à l'hébergement et au serving de modèles IA et LLM. Participer à l'évaluation et à l'intégration de solutions d'IA Générative. Assurer la qualité des développements grâce aux tests automatisés, revues de code et contrôles de performance. Participer aux activités Build & Run des produits IA. Produire et maintenir la documentation technique associée aux développements réalisés. LivrablesCode produit des fonctionnalités développées. Documentation technique et fonctionnelle associée. Infrastructures automatisées et industrialisées. Pipelines CI/CD documentés et maintenables. Compétences requisesImpérativesKubernetes / GKE (Expert) Terraform (Expert) Google Cloud Platform (Expert) IA Générative / LLM (Confirmé) Docker GitHub Actions Python FastAPI CI/CD AppréciéesVertex AI Celery Kafka PostgreSQL MongoDB Aiven Gestion d'environnements GPU Automatisation des tests (TDD, BDD, intégration, performance) Profil recherchéMinimum 5 ans d'expérience en ingénierie d'infrastructure, Cloud ou DevOps. Solide expertise Kubernetes et Infrastructure as Code. Expérience significative sur Google Cloud Platform. Première expérience dans l'IA Générative, les LLM ou les environnements MLOps. Capacité à intervenir sur l'ensemble du cycle de vie produit. Autonomie, rigueur et esprit d'initiative. Curiosité technologique et veille active autour de l'IA et des infrastructures cloud. Excellent relationnel et goût du travail en équipe agile.

Dans un contexte de transformation digitale accélérée, l'intelligence artificielle générative occupe désormais une place centrale dans les stratégies des grandes organisations. Pour accompagner cette évolution, la Direction des Infrastructures et des Opérations pilote la mise en place d'une infrastructure robuste, sécurisée et industrialisée, capable de supporter des usages IA ambitieux à l'échelle du groupe. La mission s'inscrit dans le déploiement de nouvelles fonctionnalités sur la plateforme groupe, avec pour objectif de poser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de modèles de langage (LLM), d'assistants intelligents et d'agents autonomes. Il ne s'agit pas simplement d'intégrer des APIs IA existantes, mais bien de construire une véritable plateforme IA d'entreprise, résiliente, observable et gouvernée, capable d'évoluer avec les besoins métiers.

Nous recherchons un·e Directeur·trice de Projets IA. Vous interviendrez sur des environnements critiques, fortement régulés et à forts enjeux métiers, au cœur des initiatives d'intelligence artificielle et d'innovation. Vous piloterez des projets IA de bout en bout, depuis les phases de cadrage et d'idéation jusqu'à la mise en production à l'échelle, en assurant la coordination transverse entre équipes techniques, métiers et fonctions de gouvernance. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Piloter des programmes IA de bout en bout : cadrage, POC, industrialisation et mise en production de solutions (LLM, RAG, assistants métiers) Définir la stratégie IA & roadmap : alignement business/IT, suivi des KPI et reporting CODIR Structurer la gouvernance IA : gestion des risques, conformité (EU AI Act, DORA, NIS2), documentation réglementaire Coordonner les équipes : interface transverse Data/IA, DevOps, Risk, Compliance et métiers Conseiller & innover : benchmark des solutions IA, accompagnement du top management, diffusion de la culture IA Environnement technique : 🧑‍💻 IA & Data : LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA…), RAG, NLP, Cloud / Infra : GCP, Kubernetes, Docker Data stack : Python, Spark, SQL/NoSQL, pipelines ETL/ELT DevOps : CI/CD, MLOps, monitoring Sécurité & conformité : ISO 27001, RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2

Nous recherchons un·e Directeur·trice de Projets IA. Vous interviendrez sur des environnements critiques, fortement régulés et à forts enjeux métiers, au cœur des initiatives d'intelligence artificielle et d'innovation. Vous piloterez des projets IA de bout en bout, depuis les phases de cadrage et d'idéation jusqu'à la mise en production à l'échelle, en assurant la coordination transverse entre équipes techniques, métiers et fonctions de gouvernance. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Piloter des programmes IA de bout en bout : cadrage, POC, industrialisation et mise en production de solutions (LLM, RAG, assistants métiers) Définir la stratégie IA & roadmap : alignement business/IT, suivi des KPI et reporting CODIR Structurer la gouvernance IA : gestion des risques, conformité (EU AI Act, DORA, NIS2), documentation réglementaire Coordonner les équipes : interface transverse Data/IA, DevOps, Risk, Compliance et métiers Conseiller & innover : benchmark des solutions IA, accompagnement du top management, diffusion de la culture IA Environnement technique : 🧑‍💻 IA & Data : LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA…), RAG, NLP, Cloud / Infra : GCP, Kubernetes, Docker Data stack : Python, Spark, SQL/NoSQL, pipelines ETL/ELT DevOps : CI/CD, MLOps, monitoring Sécurité & conformité : ISO 27001, RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2

Contexte : Dans le cadre de sa transformation technologique autour de l'intelligence artificielle générative, une organisation européenne du secteur des médias souhaite mettre en place une plateforme de développement Agentic AI destinée à l'ensemble de ses équipes de développement. L'objectif est de concevoir une plateforme commune permettant d'industrialiser l'utilisation des outils d'IA générative, de standardiser les méthodes de développement et de fournir des services réutilisables autour des agents IA, des LLM et des pipelines de développement. Missions : Concevoir, développer et faire évoluer une plateforme dédiée au développement assisté par l'IA. Définir les standards techniques et les principes d'intégration de la plateforme. Intégrer des outils d'IA générative dans les environnements de développement. Développer des services d'orchestration d'agents IA et de modèles de langage. Mettre en place les workflows DevOps, CI/CD et les pipelines de déploiement. Concevoir les mécanismes de gestion des connaissances et du contexte (API, bases documentaires, taxonomies...). Développer les outils de suivi de la qualité des modèles IA, des coûts et des performances. Garantir la sécurité, la supervision et la traçabilité des solutions mises en œuvre. Rédiger la documentation technique et animer des ateliers auprès des équipes de développement. Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques autour de l'IA générative. Compétences techniques : Indispensables : Intelligence Artificielle Générative (GenAI) LLM Agentic AI Orchestration d'agents CI/CD DevOps GitHub API Déploiement et gestion d'environnements Monitoring Observabilité Sécurité applicative Documentation technique Ateliers techniques Connaissances appréciées : Claude Code GitHub Copilot Codex RAG (Retrieval-Augmented Generation) FinOps Bases de connaissances Taxonomies et ontologies Pipelines IA Conformité RGPD AI Act européen Profil recherché : Solide expérience en architecture de plateformes de développement. Expertise en intelligence artificielle générative et outils de développement assistés par l'IA. Maîtrise des environnements DevOps, CI/CD et des pratiques d'industrialisation logicielle. Bonne connaissance des enjeux de sécurité, de gouvernance et de conformité liés aux systèmes d'IA. Capacité à accompagner les équipes techniques, à définir des standards et à diffuser les bonnes pratiques. Excellentes qualités de communication, de collaboration et de documentation technique.